基于matlab使用卷积神经网络(CNN)算法对四类卫星遥感图像的分类的可运行的整体代码,对图像进行预处理,数据集分为训练集和测试集,并能够评估模型的准确性和Macro-F1评分
时间: 2024-02-25 20:58:30 浏览: 30
好的,以下是基于MATLAB使用卷积神经网络(CNN)算法对四类卫星遥感图像的分类的可运行的整体代码,包括图像预处理、数据集划分、模型训练、评估模型准确性和Macro-F1评分。请注意,这是一个示例代码,需要根据实际情况进行调整和修改。
首先,导入数据集。假设你已经将四类卫星遥感图像放在一个文件夹中,每个类别一个子文件夹,文件夹名称分别为"Class1"、"Class2"、"Class3"和"Class4"。运行以下代码:
```matlab
% Load image data
imds = imageDatastore('path/to/image/folder', 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
```
接下来,进行图像预处理。为了提高模型的泛化能力,我们需要对图像进行一些预处理,例如将图像大小调整为统一的大小、将图像转换为灰度图像等。以下是一个示例代码:
```matlab
% Resize images to a common size
imSize = [224, 224];
augmenter = imageDataAugmenter('Resize', imSize);
imds = augmentedImageDatastore(imSize, imds, 'DataAugmentation', augmenter);
% Convert images to grayscale
imds = transform(imds, @(x)rgb2gray(x));
```
接下来,将数据集拆分为训练集和测试集。以下是一个示例代码:
```matlab
% Split data into training and testing sets
fracTrain = 0.7; % Fraction of images to use for training
[trainImds, testImds] = splitEachLabel(imds, fracTrain, 'randomized');
```
然后,定义卷积神经网络模型。这里使用了一个简单的卷积神经网络模型,包括两个卷积层和两个全连接层。你可以根据实际情况进行调整和修改。以下是一个示例代码:
```matlab
% Define CNN architecture
numClasses = numel(categories(imds.Labels));
layers = [
imageInputLayer([imSize 1])
convolution2dLayer(3, 16, 'Padding', 1)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 1)
reluLayer
maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
fullyConnectedLayer(64)
reluLayer
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer
classificationLayer];
% Specify training options
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 20, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'ValidationData', testImds, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Plots', 'training-progress');
```
接下来,训练模型。以下是一个示例代码:
```matlab
% Train CNN
net = trainNetwork(trainImds, layers, options);
```
然后,评估模型的准确性和Macro-F1评分。以下是一个示例代码:
```matlab
% Evaluate CNN
predictedLabels = classify(net, testImds);
accuracy = mean(predictedLabels == testImds.Labels);
f1 = f1_score(testImds.Labels, predictedLabels, 'macro');
fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100);
fprintf('Macro-F1: %.2f\n', f1);
```
其中,`f1_score`函数是一个自定义函数,用于计算Macro-F1评分。以下是该函数的代码:
```matlab
function f1 = f1_score(y_true, y_pred, mode)
% Compute the F1 score
if nargin < 3
mode = 'macro';
end
classes = unique(y_true);
numClasses = numel(classes);
f1 = zeros(numClasses, 1);
for i = 1:numClasses
class = classes(i);
y_true_i = (y_true == class);
y_pred_i = (y_pred == class);
tp = sum(y_true_i & y_pred_i);
fp = sum(~y_true_i & y_pred_i);
fn = sum(y_true_i & ~y_pred_i);
precision = tp / (tp + fp);
recall = tp / (tp + fn);
f1(i) = 2 * precision * recall / (precision + recall);
end
if strcmp(mode, 'macro')
f1 = mean(f1);
end
end
```
代码到此结束。请注意,这只是一个示例代码,需要根据实际情况进行调整和修改。